Assessing the cost of assortment complexity in consumer goods supply chains by reconfiguration of inventory and production planning parameters in response to assortment changes [Elektronische Ressource] / vorgelegt von Christoph Danne

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Assessing the Cost of Assortment Complexity inConsumer Goods Supply Chains by Reconfiguration ofInventory and Production Planning Parameters inResponse to Assortment ChangesDissertationzur Erlangung der Würde einesDoktors der Wirtschaftswissenschaften(Dr. rer. pol.)der Universität Paderbornvorgelegt vonDipl.-Wirt.-Inf. Christoph Danne33102 PaderbornPaderborn, September 2009Dekan: Prof. Dr. Peter F. E. SloaneReferent: Prof. Dr.-Ing. habil. Wilhelm DangelmaierKorreferentin: Prof. Dr. Leena SuhliVorwortDie vorliegende Arbeit entstand während meiner Zeit als Stipendiat der Interna-tional Graduate School Paderborn und im Rahmen meiner Tätigkeit am LehrstuhlWirtschaftsinformatik, insb. CIM und bei der Freudenberg Haushaltsprodukte KG.Das Vorhaben hatte viele Wegbegleiter, denen ich an dieser Stelle danken möchte.Mein erster Dank gilt meiner Frau Nathalie. Du warst stets mein größter Rückhalt,hast mit mir in der Zeit “so manchen Streifen mitgemacht” und viel Verständnis fürverlorene gemeinsame Stunden und meine Launen aufgebracht. Die größten Heraus-forderungen während dieser Zeit waren nicht wissenschaftlicher Natur. Durch deineUnterstützung hast du zur Entstehung dieses Buches sehr viel beigetragen.Ich danke allen fachlichen Wegbegleitern, insbesondere meinem Doktorvater Prof. Dr.-Ing. habil. Wilhelm Dangelmaier für die wissenschaftliche Betreuung, die stets offenstehende Tür und die zahlreichen Diskussionen. Frau Prof. Dr.
Publié le : jeudi 1 janvier 2009
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Assessing the Cost of Assortment Complexity in
Consumer Goods Supply Chains by Reconfiguration of
Inventory and Production Planning Parameters in
Response to Assortment Changes
Dissertation
zur Erlangung der Würde eines
Doktors der Wirtschaftswissenschaften
(Dr. rer. pol.)
der Universität Paderborn
vorgelegt von
Dipl.-Wirt.-Inf. Christoph Danne
33102 Paderborn
Paderborn, September 2009
Dekan: Prof. Dr. Peter F. E. Sloane
Referent: Prof. Dr.-Ing. habil. Wilhelm Dangelmaier
Korreferentin: Prof. Dr. Leena Suhli
Vorwort
Die vorliegende Arbeit entstand während meiner Zeit als Stipendiat der Interna-
tional Graduate School Paderborn und im Rahmen meiner Tätigkeit am Lehrstuhl
Wirtschaftsinformatik, insb. CIM und bei der Freudenberg Haushaltsprodukte KG.
Das Vorhaben hatte viele Wegbegleiter, denen ich an dieser Stelle danken möchte.
Mein erster Dank gilt meiner Frau Nathalie. Du warst stets mein größter Rückhalt,
hast mit mir in der Zeit “so manchen Streifen mitgemacht” und viel Verständnis für
verlorene gemeinsame Stunden und meine Launen aufgebracht. Die größten Heraus-
forderungen während dieser Zeit waren nicht wissenschaftlicher Natur. Durch deine
Unterstützung hast du zur Entstehung dieses Buches sehr viel beigetragen.
Ich danke allen fachlichen Wegbegleitern, insbesondere meinem Doktorvater Prof. Dr.-
Ing. habil. Wilhelm Dangelmaier für die wissenschaftliche Betreuung, die stets offen
stehende Tür und die zahlreichen Diskussionen. Frau Prof. Dr. Leena Suhl möchte ich
für die konstruktiven Anmerkungen bei Vorträgen während der Promotionszeit und für
die Übernahme des Zweitgutachtens danken. Herrn Prof. Dr. Eckhard Steffen danke
ich für das Mitwirken in der Prüfungskommission. Den Kollegen in der Arbeitsgruppe
Wirtschaftsinformatik, insb. CIM sei für alle fachlichen Diskussionen und für den
selten guten Humor am Lehrstuhl gedankt. Wie beruhigend zu wissen, dass man auch
“am Rande des Wahnsinns” noch in guter Gesellschaft ist.
Bei der Freudenberg Haushaltsprodukte KG danke ich Herrn Dr. Alexander Moker,
der mir mit einem großen Vertrauensvorschuss die Möglichkeit für diese Praxiskoop-
eration gab und als Ansprechpartner und Mitglied der Prüfungskommission stets mit
wertvollem Feedback zur Seite stand. Mein besonderer Dank gilt Herrn Oliver Neu-
bert, der die Arbeit auf praktischer Seite mit großem Einsatz federführend betreute
und sich immer wieder Zeit für Diskussionen nahm. Frau Dr. Petra Häusler möchte
ich für viele Diskussionen und für die Durchsicht der Dissertation danken. Herrn Frank
MönikesvonFHPAugsburgdankeichfürdieEinblickeindieTücherproduktion. Allen
Kollegen bei der FHP danke ich für die angenehme und offene Arbeitsatmosphäre.
Ich danke meinen Eltern, die mich während meiner gesamten Ausbildung gefördert und
in meinem Weg bestärkt haben. Schließlich möchte ich mich bei meiner ganzen Familie
und meinen Freunden bedanken, die mir stets Rückhalt gegeben haben. Bewusst oder
unbewusst habt ihr mir gerade während der “Tiefs” immer wieder gezeigt, dass sich
die Welt aus gutem Grund nicht nur um diese Arbeit dreht.
Paderborn, im November 2009iii
Contents
List of Figures vii
List of Tables ix
Acronyms xi
List of symbols xiii
1 Introduction 1
2 Problem Statement 3
2.1 Production and Distribution in Consumer Goods Supply Chains . . . . 3
2.1.1 Organisation and Material Coordination Processes . . . . . . . . 5
2.1.2 Production Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 Assortment Complexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.1 Notions and Concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.2 Benefits of Assortment Complexity . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.3 Costs ofty . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.3.1 Effects on Uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2.3.2 Cost Effects in Inventory Management . . . . . . . . . 22
2.2.3.3 Cost in Production Execution . . . . . . . . . . 23
2.3 Assessing the Cost of Assortment Complexity . . . . . . . . . . . . . . 24
2.3.1 A Model to Assess the Cost Effects of Assortment Complexity
Changes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.3.2 Inventory Allocation in Production and Distribution Networks . 32
2.3.3 Determination of Planning Buffers and Planned Production
Quantities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.4 Structure of this Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3 State of the Art 39
3.1 Assessing the Cost Effects of Assortment Complexity . . . . . . . . . . 39
3.1.1 Models of Assortment Complexity . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.1.2 Quantitative Assessment of Complexity-Related Cost . . . . . . 42
3.1.2.1 Descriptive and Empirical Works . . . . . . . . . . . . 42
3.1.2.2 Cost Estimation with Simplifying Assumptions . . . . 44
3.1.2.3 Activity Based Costing and Related Approaches . . . . 46iv Contents
3.2 Inventory Allocation in Production and Distribution Networks . . . . . 49
3.2.1 Single Installation Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.2.2 Multi-Echelon Systems with Various Products . . . . . . . . . . 52
3.2.2.1 Stochastic Service Models . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.2.2.2 Guaranteed Models . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.2.3 Inventory Allocation as a Combinatorial Optimisation Problem 57
3.2.4 Risk Pooling Effects in Inventory Management . . . . . . . . . . 61
3.3 Determination of Planning Buffers and Planned Production Quantities 65
3.3.1 Determination of MRP Production Parameters . . . . . . . . . 65
3.3.2 Suitability of Standard Lot-Sizing Models . . . . . . . . . . . . 66
4 Required Work 69
4.1 A Model to Assess the Cost Effects of Assortment Complexity Changes 69
4.2 Inventory Allocation in Production and Distribution Networks . . . . . 70
4.3 Determination of Planning Buffers and Planned Production Quantities 71
5 Assessing the Effects of Assortment Complexity in Consumer Goods Supply Chains 73
5.1 A Model to Assess the Effects of Assortment Complexity Changes . . . 73
5.1.1 Production and Distribution Networks as a Model for Assort-
ment Complexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.1.1.1 Model Elements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
5.1.1.2 Model Generation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
5.1.2 Alternative Assortment Scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
5.1.2.1 Definition of Alternative Assortment Scenarios . . . . 90
5.1.2.2 Application to a Baseline Model . . . . . . . . . . . . 94
5.1.3 Cost Assessment for a Given Assortment . . . . . . . . . . . . . 99
5.2 Inventory Allocation in Production and Distribution Networks . . . . . 103
5.2.1 Inventory Model and Optimisation Objective . . . . . . . . . . . 103
5.2.2 Domain Knowledge for Heuristic Inventory Allocation . . . . . . 109
5.2.2.1 Item Characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
5.2.2.2 Network Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
5.2.2.3 AggregationtoaSingleIndicatorofStockpointEligibility114
5.2.3 A Tabu Search Heuristic for Inventory Allocation . . . . . . . . 115
5.2.3.1 Definition of an Initial Solution . . . . . . . . . . . . . 116
5.2.3.2 of Moves and Neighbourhoods . . . . . . . . 117
5.2.3.3 Evaluation of Inventory Cost for a Given Solution . . . 119
5.3 Determination of Planning Buffers and Planned Production Quantities 123
5.3.1 Optimisation Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
5.3.2 Estimating Average Sequence-Dependent Setup Cost . . . . . . 128
5.3.3 Calculating Penalty Cost for Inventories Incurred by Planning
Buffers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
5.3.4 Integration with the Inventory Allocation Problem . . . . . . . 135
6 Application and Validation via Examples 139
6.1 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139Contents v
6.2 Specification of Example Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
6.2.1 Product Assortments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
6.2.2 Alternative Assortment Scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
6.2.3 Production Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
6.2.4 Parameter Settings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
6.3 Application and Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
6.3.1 Cost Effects in Inventory Allocation . . . . . . . . . . . . . . . . 150
6.3.2 Cost in Production Execution . . . . . . . . . . . . . . . 154
6.3.3 Conclusions: Cost Effects of Assortment Changes . . . . . . . . 157
6.4 Performance of the Optimisation Methods . . . . . . . . . . . . . . . . 159
6.4.1 Inventory Allocation Heuristic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
6.4.1.1 Configurations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
6.4.1.2 Computational Performance . . . . . . . . . . . . . . . 161
6.4.2 Production Parameter Optimisation . . . . . . . . . . . . . . . . 163
6.4.2.1 Configurations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
6.4.2.2 Computational Performance . . . . . . . . . . . . . . . 164
7 Conclusions and Future Research 167
7.1 Summary and Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
7.2 Limitations and Outlook on Potential Extensions . . . . . . . . . . . . 169
Bibliography 171
A Implementation 187
A.1 Model Building and Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
A.2 Scenario andt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
A.3 Optimisation Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
A.4 Cost Comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195
B Example Networks 197vii
List of Figures
2.1 Overview of supply chain planning processes . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2 The planning buffer concept . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.3 Planning buffer, replenishment lead times and average setup times . . . 13
2.4 Cost and benefit trade-off of assortment complexity . . . . . . . . . . . 16
2.5 Assortment complexity influences supply chain cost via its effects on
uncertainty, inventory management and production planning . . . . . . 19
2.6 Types of uncertainty at demand, supply and process points . . . . . . . 21
2.7 Interdependency of lot sizes, replenishment lead times and production
cycles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.8 Cost model: components and parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.9 Input, output and steps of the analysis process . . . . . . . . . . . . . . 28
2.10 Inventory allocation problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.11 Rationale for the determination of planning buffers and planned pro-
duction quantities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.12 Relations between subproblems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.13 Structure of this work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.1 Views and dimensions of assortment complexity . . . . . . . . . . . . . 40
3.2 Basic model of guaranteed service approaches . . . . . . . . . . . . . . 55
5.1 Production and distribution network example . . . . . . . . . . . . . . 83
5.2 Simple examples of scenario definition operations . . . . . . . . . . . . 93
5.3 Reorder point, safety stock level and average inventory level . . . . . . 101
5.4 Inventory allocation and times between adjacent items . . . . . . . . . 105
5.5 Example of incremental solution evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5.6 Additional inventory cost due to increasing planning buffers . . . . . . 131
5.7 Integration of the optimisation methods . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
6.1 Distribution structure of cloth assortment (model M ) . . . . . . . . . 1432
6.2 Production process steps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
6.3 Number of materials processed on each production process step . . . . 148
6.4 Inventory cost comparisons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
6.5 Introducing additional stockpoints for finished products . . . . . . . . . 153
6.6 Inventory cost changes on location level for M /S . . . . . . . . . . . . 1541 6
6.7 Comparison of setup, scrap and production cycle stock costs . . . . . . 156
6.8 Development of production costs for production process step ‘Refine 3’
in model M . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1572viii List of Figures
6.9 Total cost changes for all scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
6.10 Performance of the inventory allocation heuristic . . . . . . . . . . . . . 161
A.1 Overview of the Complana software tool . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
A.2 Network generation dialog . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
A.3 Model management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
A.4 Editing possibilities for existing models . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
A.5 Network visualisation dialog . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
A.6 Scenario definition in a spreadsheet file . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
A.7 Optimisation dialog wizard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195
A.8 Selection of models for cost comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
B.1 Network visualisation for M . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1981
B.2 Network for M /S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1991 1
B.3 Network for M /S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2001 2
B.4 Network visualisation for M /S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2011 3
B.5 Network for M /S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2021 4
B.6 Network for M /S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2031 5
B.7 Network visualisation for M /S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2041 6

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